调用VGG预训练模型

要调用VGG预训练模型，你需要先安装Keras和TensorFlow，并下载VGG预训练模型权重文件。

以下是调用VGG16模型的示例代码：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

# 加载预训练模型
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)

# 加载要测试的图像
img_path = 'path/to/your/image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

# 将图像转换为数组形式
x = image.img_to_array(img)

# 将数组扩展为4D张量
x = np.expand_dims(x, axis=0)

# 预处理图像
x = preprocess_input(x)

# 预测图像的类别
preds = model.predict(x)

# 打印预测结果
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

这个代码片段中，`VGG16()`函数会加载预训练模型，`image.load_img()`函数会加载要测试的图像，并且`preprocess_input()`函数会对图像进行预处理。最后，`model.predict()`函数会对图像进行预测并输出预测结果。